map ) )函数遍历序列，并操纵序列中的每个元素，最终获取新序列。
也就是说，map ) )接受函数fun和一个或多个序列list，并通过使函数fun作用于list的每个元素来获得新的迭代程序(Python2是列表)并返回。
语法：
如果map (函数，iterable，) function函数，iterable中有多个序列，则function参数也对应于有多个iterable (一个或多个序列)
示例：
一个参数的函数
efmap_test_1(x ) :
2个返回
#两个参数的函数
defmap_test_2(x，y ) :
return x y当量：对于单个参数的函数#单个参数的函数
efmap_test_1(x ) :
2个返回
list _1=[ 1，2，3，4，5，6 ]
list(map(map_test_1，list_1) ) 9501.163.com) )。
使用lambda函数重写：
list(map ) lambdax:x2，list_1) ) ) 9502.163.com) ) ) ) ) ) )。
(对于两个参数的函数)两个参数的函数
defmap_test_2(x，y ) :
返回x y
list _1=[ 1，2，3，4，5，6 ]
list _2=[ 2，3，4，5，6，7 ]
list(map(map_test_2，list_1，list_2) ) 9503.163.com) ) ) ) ) ) )。
使用lambda函数重写：
list(map ) lambdax，y:x y，list_1，list_2) ) 9504.163.com) ) ) )。
如果两个序列的长度不匹配，则结果以两个序列中的最短长度为准list(map(lambdax，y : x*y，[ 1，2，3 ]，[ 6，7，8，9，10 ] )
list(map ) lambdax，y : x*y，[ 1，2，3，4，5，6 ]，[ 6，7 ] ) 9505.163.com) )
滤波器()函数
过滤序列中的元素，最终获取满足条件的序列
也就是说，filter ()函数可以过滤数组，过滤不符合条件的元素，返回迭代器对象(Python2为列表)，然后使用list )将其转换为列表。
语法：
filter(function，iterable ) function :函数iterable (函数函数)序列，序列中的每个元素都作为参数传递给函数进行确定，返回True或False，并将最后返回True的元素作为迭代器对
示例：
deffilter_test(x ) :
返回x %2==0
list _1=[ 1，2，3，4，5，6 ]
list_1 (过滤器(filter _ test，list_1) ) 9506.163.com () ) ) ) ) )。
使用lambda函数重写：
list_1 (过滤器(lambdax : x %2==0，list_1) ) 9507.163.com) ) ) ) ) )。
reduce ()函数
对序列中的所有元素执行累计操作
也就是说，reduce (函数为
数据集合的所有数据进行操作：用传给 reduce 中的函数 function（必须有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素进行操作，得到的结果在与第三个数据用 function 函数运算，最后得到一个结果。语法：
reduce(function, iterable[, initializer])function ：函数，有两个参数iterable ： 可迭代对象initializer ： 可选，初始参数举例：
from functools import reduce def add(x, y): return x + y def mulit(x, y): return x * y当 function ：函数，有两个参数iterable ： 可迭代对象list_1=[1,2,3,4,5,6] reduce(add,list_1)当利用lambda函数时：reduce(lambda x,y:x+y,[1, 2, 3, 4, 5,6])
当 function ：函数，有两个参数iterable ： 可迭代对象initializer ： 可选，初始参数reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5,6], 10)
当利用lambda函数时：
reduce(lambda x,y:x+y,[1, 2, 3, 4, 5,6], 10)当 function ：函数，有两个参数iterable ： 可迭代对象def mulit(x, y): return x * y reduce(mulit, [1, 2, 3, 4, 5])
当利用lambda函数时：
reduce(lambda x,y:x*y,[1, 2, 3, 4, 5])答：使用lambda函数时：
reduce(lambda x,y:x*y,[1, 2, 3, 4, 5],10)总结：
当遍历序列，对序列中每个元素进行操作，并得出新列表时，使用map函数
当对于序列中的元素进行筛选，最终获取符合条件的序列，使用filter函数
当对于序列内所有元素进行累计操作，使用reduce函数。
lambda函数基本用法：lambda函数闲谈
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